python的数据库_Python中主要使用哪些数据库

㈠ python使用数据库

增加一条数据

importpymysql

#返回Connection对象
#host="localhost"
con=pymysql.connect(host="192.168.31.28",
port=3306,user="atguigu",
password="atguigu",
db="atguigudb",
charset="utf8")
#返回cursor对象
cursor=con.cursor()
#SQL语言-SQL语句
sql="insertintostudents(name)value('李四')"
#插入数据
cursor.execute(sql)
#提交数据,没有提交就没有数据
con.commit()
#关闭释放资源
cursor.close()
#关闭资源
con.close()

修改数据

importpymysql
#修改任意一条数据

#返回Connection对象
conn=pymysql.connect(
host="192.168.31.28",
db="atguigudb",
port=3306,
user="atguigu",
password="atguigu",
charset="utf8"
)
cursor=conn.cursor()
sql="updatestudentssetname='郭靖'whereid=1"
count=cursor.execute(sql)
print("count=",count)
#提交正常数据物理上修改了
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

删除数据

importpymysql
#修改任意一条数据

#返回Connection对象
conn=pymysql.connect(
host="192.168.31.28",
db="atguigudb",
port=3306,
user="atguigu",
password="atguigu",
charset="utf8"
)
cursor=conn.cursor()
sql="deletefromstudentswhereid=20"
count=cursor.execute(sql)
print("count=",count)
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

查询一条数据

importpymysql
try:
conn=pymysql.connect(
host='192.168.31.28',
port=3306,
db='atguigudb',
user='atguigu',
passwd='atguigu',
charset='utf8'
)
cursor=conn.cursor()
cursor.execute('select*fromstudentswhereid=3')
#返回满足这个条件的这个数据,如果有多条返回第一条,并且封装元组中
result=cursor.fetchone()
print(result)
foriinresult:
print(i)
cursor.close()
conn.close()
exceptExceptionase:
print(e.message)

查询多条数据

importpymysql
try:
conn=pymysql.connect(
host='192.168.31.28',
port=3306,
db='atguigudb',
user='atguigu',
passwd='atguigu',
charset='utf8'
)
cursor=conn.cursor()
cursor.execute('select*fromstudents')
#返回元组,如果多条数据,元组里面嵌套元组
result=cursor.fetchall()
print(result)
foriinresult:
print(i)
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
exceptExceptionase:
print(e.message)

读取mysql数据，填写数据到excel

frompyexcel_xlsimportsave_data
frompyexcel_xlsimportget_data

importmysql.connector

#和数据库建立连接
cnx=mysql.connector.connect(user='root',password='',
host='127.0.0.1',
database='test')
#查询语句
sql="selectmy_name,my_valuefromtbl_members"
#执行查询
cursor.execute(sql)
#获得查询结果
result=cursor.fetchall()

cursor.close()
cnx.close()

#打开预定义表头文件
xls_header=get_data("d:/xh.xls")

#获得表头数据
xh=xls_header.pop("Sheet1")

#拼接整表数据
xd=OrderedDict()
xd.update({"Sheet1":xh+result})

#保存到另一个文件中
save_data("d:/xd.xls",xd)

㈡ python和数据库比哪个处理数据块

Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。

Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效
(Python的数据挖掘包Orange canve
中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满)。但是，凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会
使R的速度和程序的长度都有显着性提升。

㈢ python把爬到的数据放到数据库

去装一个 pymsql包
然后
import pymysql #导入pymsql模块 #链接数据库，注意port是int型，不是str，所以不要用引号conn = pymysql.connect( user='root', password='root', host='127.0.0.1', port=3306, database='test_demo', use_unicode=True, charset="utf8" )#获取游标cursor = conn.cursor()#插入数据，注意看有变量的时候格式cursor.execute("INSERT INTO tieba_user(`uuid`,`user_name`,`user_rank`,`user_level`,`level_status`,`tieba_name`) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s)", (user_id, user_name, user_rank, user_level, level_statu, tieba_name))#提交conn.commit()#关闭连接cursor.close()

类似这样

㈣ python如何访问数据库

1.背景：

python提供了很多数据库接口，常用的数据库有 MS SQL Server /mysql /oracle 等。

打开链接 https://wiki.python.org/moin/DatabaseInterfaces

是python 关于数据库接口的一个总结，可以看到python支持的访问的数据库系统。

2.模块：

python 主要是通过模块和数据库连接的。

2.1 安装模块：

如果使用anconda，本身就会集合很多模块，不需要手动安装。如果用pycharm就要手动安装模块。

安装模块流程：

下载模块扩展包放到路径下——>cmd找到相应路径——> pip install +扩展包名字

下面列举一些常用连接数据库的模块：pymssql / sqlite3/ PyMySQL/pyodbc/odbc/adodbapi

不同模块连接的数据库不同，支持的版本系统有的也不一样。但是大体用法都是相近的，因为有DB-API

相关推荐：《Python基础教程》

应用环境

与其他的大型数据库例如 Oracle、DB2、SQL Server等相比，MySQL 自有它的不足之处，但是这丝毫也没有减少它受欢迎的程度。对于一般的个人使用者和中小型企业来说，MySQL提供的功能已经绰绰有余，而且由于 MySQL是开放源码软件，因此可以大大降低总体拥有成本。

MongoDB

是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

特点

它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：

*面向集合存储，易存储对象类型的数据。

mongodb集群参考

*模式自由。

*支持动态查询。

*支持完全索引，包含内部对象。

*支持查询。

*支持复制和故障恢复。

*使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。

*自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性。

*支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。

*文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。

*可通过网络访问。

㈩在python中怎么引入数据库

数据库版本：MySQL
Python版本：3.5
之前用想用MySQLdb来着，后来发现py3.5版本不支持，现选择pymysql

现在想将数据库adidas中的表jd_comment读取至python中的DataFrame，方便数据分析处理
import pymysql
import pandas as pd
import numpy as np

try:
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='123456', db='adidas', charset='UTF8')
cur = conn.cursor()
cur.execute('select * from jd_comment')
rows = cur.fetchall() #获取元组列表
cur.close()
conn.close()
except pymysql.Error as e:
print('Mysql Error %d: %s' %(e.args[0], e.args[1]))

cols = list(zip(*cur.description)) #可以看到列名(由元组构成)

#将数据库中的数据保存为DataFrame(数据必须是字典或者数组，列表也必须是list或者数组)
adidas = pd.DataFrame(np.array(rows), columns=list(cols[0]))

导航:首页 > 编程语言 > python的数据库

python的数据库

与python的数据库相关的资料